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Processo: | 20/06271-0 |
Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
Vigência: | 01 de março de 2022 - 29 de fevereiro de 2024 |
Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
Pesquisador responsável: | Diego Raphael Amancio |
Beneficiário: | Diego Raphael Amancio |
Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
Assunto(s): | Processamento de linguagem natural Classificação de textos Word embedding Redes complexas Redes semânticas |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Classificação de Textos | Previsão de Links | Processamento de Línguas Naturais | Redes Complexas | Redes semânticas | Word Embeddings | Redes de Informação e Processamento de Línguas Naturais |
Resumo
A modelagem por redes complexas tem sido utilizadas em uma miríade de sistemas complexos. Embora este modelo já tenha sido usado na classificação de textos, a maior parte dos estudos se baseou no modelo de co-ocorrência de palavras para estudar as propriedades estruturais e estilísticas de documentos. Nesse projeto, propomos estender a modelagem tradicional de redes representando textos usando informação de embeddings de palavras. A modelagem proposta consiste no enriquecimento de redes (grafos) por arestas virtuais provenientes de informação contextual das palavras. Espera-se com esta modelagem obter aperfeiçoamentos em alguns aspectos da classificação de textos, incluindo qualidade, robustez e adequação à classificação de textos pequenos. Devido à generalidade dos métodos e técnicas propostas, acreditamos que estas possam ser usadas para estudar também outros sistemas complexos com a generalização do conceito de embeddings de palavras para embeddings de vértices de redes complexas. (AU)
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